It is very useful and important to see the status and change of necessary parts in a short period through selecting and observing the bioindicator continually to forecast and prepare the future. Especially, living things are so closely related to the environment that the indicator between the environment and living things shows close interrelationship. Also, the indicator related to environment provides information about representative or decisive environmental phenomenon and is used to simplify complicated facts. Considering wide range of background and application including various indicators such as the change-, destruction-, pollution-, and restoration of habitats, climate change, and species diversity, the closest category includes "environmental indicator," "ecological indicator," and "biodiversity indicator." The selection and use of bioindicator is complicated and difficult. The necessary conditions for the indicator selection are flexible and greatly depend on the goals of investigation such as the indicator for biological diversity investigation of specific area, the indicator for habitat destruction, the indicator for climate change, and the indicator for polluted area. It should meet many various conditions to select a good indicator. In this study, eleven selection standards are established based on domestic and overseas studies on bioindicator selection: species with clear classification and ecology, species distributed in geographically widespread area, species that show clear habitat characteristics, species that can provide early warning for a change, species that are easy and economically benefited for the investigation, species that have many independent individual groups and that is not greatly affected by the size of individual groups, species that is thought to represent the response of other species, species that represent the ecology change caused by the pressure of human influence, species for which researches on climate change have been done, species that is easy to observe, appears for a long time and forms a group with many individuals, and species that are important socially, economically, and culturally.
Choi, Seok Keun;Lee, Soung Ki;Jung, Sung Heuk;Choi, Jae Wan;Choi, Do Yoen;Chun, Sook Jin
한국측량학회지
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제34권4호
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pp.431-441
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2016
Since the use of UAV (Unmanned Aerial Vehicle) is convenient for the acquisition of data on broad or inaccessible regions, it is nowadays used to establish spatial information for various fields, such as the environment, ecosystem, forest, or for military purposes. In this study, the process of estimating FVC (Fractional Vegetation Cover), based on multi-spectral UAV, to overcome the limitations of conventional methods is suggested. Hence, we propose that the FVC map is generated by using multi-spectral imaging. First, two types of result classifications were obtained based on RF (Random Forest) using RGB images and NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) with RGB images. Then, the result map was reclassified into vegetation and non-vegetation. Finally, an FVC map-based RF were generated by using pixel calculation and FVC map-based GI (Gutman and Ignatov) model were indirectly made by fixed parameters. The method of adding NDVI shows a relatively higher accuracy compared to that of adding only RGB, and in particular, the GI model shows a lower RMSE (Root Mean Square Error) with 0.182 than RF. In this regard, the availability of the GI model which uses only the values of NDVI is higher than that of RF whose accuracy varies according to the results of classification. Our results showed that the GI mode ensures the quality of the FVC if the NDVI maintained at a uniform level. This can be easily achieved by using a UAV, which can provide vegetation data to improve the estimation of FVC.
Background: Monitoring terrestrial vegetation cover condition is important to evaluate its current condition and to identify potential vulnerabilities. Due to simplicity and low cost, point intercept method has been widely used in evaluating grassland surface and quantifying cover conditions. Field-based digital photography method is gaining popularity for the purpose of cover estimate, as it can reduce field time and enable additional analysis in the future. However, the caveats and uncertainty among field-based vegetation cover estimation methods is not well known, especially across a wide range of cover conditions. We compared cover estimates from point intercept and digital photography methods with varying sampling intensities (25, 49, and 100 points within an image), across 61 transects in typical steppe, forest steppe, and desert steppe in central Mongolia. We classified three photosynthetic groups of cover important to grassland ecosystem functioning: photosynthetic vegetation, non-photosynthetic vegetation, and bare soil. We also acquired normalized difference vegetation index from satellite image comparison with the field-based cover. Results: Photosynthetic vegetation estimates by point intercept method were correlated with normalized difference vegetation index, with improvement when non-photosynthetic vegetation was combined. For digital photography method, photosynthetic and non-photosynthetic vegetation estimates showed no correlation with normalized difference vegetation index, but combining of both showed moderate and significant correlation, which slightly increased with greater sampling intensity. Conclusions: Results imply that varying greenness is playing an important role in classification accuracy confusion. We suggest adopting measures to reduce observer bias and better distinguishing greenness levels in combination with multispectral indices to improve estimates on dry matter.
습지의존종이면서 습지생태계의 질적 변화를 파악할 수 있는 지표종인 잠자리목의 조사 시기를 제안하고자 산청군내 7개소의 인공습지를 대상으로 2015년 5월부터 2016년 10월까지 2주 간격으로 총 29회에 걸쳐 잠자리 종과 개체수를 조사하였다. 1~3월과 11월, 12월에는 잠자리목이 관찰되지 않아 조사 시기에서 제외하였다. 군집을 분류한 결과, 4~6월, 6~8월, 9~10월이 각각 다른 군으로 분류되었으나 4월, 6월, 10월의 경우 강우, 기온 등의 영향으로 연도별 변화가 예상되어 조사 시기를 대표할 수 없었다. 따라서 온대 지역의 잠자리 조사 시기에는 5월, 7~8월, 9월이 필수적으로 포함되어야 할 것으로 판단되었다. 종의 변화는 봄철에는 참실잠자리, 등검은실잠자리가, 여름철에는 고추잠자리, 등검은실잠자리, 먹줄왕잠자리, 배치레잠자리, 큰밀잠자리 등이, 가을에는 큰청실잠자리, 흰얼굴좀잠자리 등의 출현빈도가 높아지는 경향을 나타내었다.
In this study, a Benthic Macroinvertebrates Family Index (BMFI) was developed using 100 indicator groups (99 families including Chironomidae with 2 phena). Families were assigned a score between 1 and 10 depending on their sensitivity to organic pollution. The BMFI was composed of the sensitivity and relative abundance of the indicator taxa. Sensitivity values of each group were generally similar to Biological Monitoring Working Party (BMWP) scores or Walley, Hawkes, Paisley, Trigg (WHPT) scores of UK, Japanese BMWP scores, and the FBI tolerance values of North America. However, sensitivity values of some taxa were significantly different from those of foreign countries, which seemed to have resulted from discrepancy in species composition, difference of taxonomic classification system, or methodological difference for estimation of sensitivity. As an annual average level, BMFI showed significant correlation with concentration of 5-day biochemical oxygen demand (BOD5) (correlation coefficient r = -0.80, n = 569 sites), total suspended solids (r = -0.68), and total phosphorus (r = -0.79). In addition, BMFI revealed strong correlation with Shannon-Weaver's species diversity (r = 0.85), Margalef's species richness (r = 0.85) and McNaughton's dominance (r = -0.84). Correlation between BMFI and water quality parameters or community indices such as species diversity did not show significant difference compared to that of species-level indices such as BMI (Benthic Macroinvertebrates Index). This means that BMFI is a more useful indicator in terms of easy identification of organisms. BMFI was used to assess the environmental status of 3,017 sites of Stream Ecosystem Survey conducted by the Korean Ministry of Environment between 2016 and 2018. As a result, about half of all sites appeared to be in good condition, and a quarter in poor condition.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제14권1호
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pp.85-94
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2022
Recently, consumers who prefer contactless consumption are increasing due to pandemic trends such as Corona 19. This is the driving force for developing the last mile-based logistics ecosystem centered on the online e-commerce market. Lastmile led to the continued development of the logistics industry, but increased the amount of cargo in urban area, and caused social problems such as overcrowding of logistics. The courier service in the logistics base area utilizes the process of visiting the delivery site directly because the courier must precede the loading work of the cargo in the truck for the delivery of the ordered product. Currently, it's carried out as automated logistics equipment such as conveyor belt in unloading or classification stage, but the automation system isn't applied, so the work efficiency is decreasing and the intensity of the courier worker's labor is increased. In particular, small-scale courier workers belonging to the sub-terminal unload at night at underdeveloped facilities outside the city center. Therefore, the productivity of the work is lowered and the risk of safety accidents is exposed, so robot-based loading technology is needed. In this paper, we have derived the top-level concept and requirements of robot-based loading system to increase the flexibility of logistics processing and to ensure the safety of courier drivers. We defined algorithms and motion concepts to increase the cargo loading efficiency of logistics sub-terminals through the requirements of end effector technology, which is important among concepts. Finally, the control technique was proposed to determine and position the load for design input development of the automatic conveyor system.
For biodiversity conservation, the importance of beta-diversity which is changes in the composition of species according to environmental changes has become emphasized. However, given the systematic investigation of species distribution and the accumulation of large amounts of data in the Republic of Korea(ROK), research on the spatialization of beta-diversity using them is insufficient. Accordingly, this research investigated the applicability of the Generalized Dissimilarity Modeling(GDM) to ROK, which can predict and map the similarity of compositional turnover (beta-diversity) based on environmental variables. A brief overview of the statistical description on using GDM was presented, and a model was fitted using the flora distribution data(410,621points) from the National Ecosystem Survey and various environmental spatial data including climate, soil, topography, and land cover. Procedures and appropriated spatial units required to improve the explanatory power of the model were presented. As a result, it was found that geographical distance, temperature annual range, summer temperature, winter precipitation, and soil factors affect the dissimilarity of the vegetation community composition. In addition, as a result of predicting the similarity of vegetation composition across the nation, and classifying them into 20 and 100 zones, the similarity was high mainly in the central inland area, and tends to decrease toward the mountainous areas, southern coastal regions, and island including Jeju island, which means the composition of the vegetation community is unique and beta diversity is high. In addition, it was identified that the number of common species between zones decreased as the geographic distance between zones increased. It classified the spatial distribution of plant community composition in a quantitative and objective way, but additional research and verification are needed for practical application. It is expected that research on community-level biodiversity modeling in the ROK will be conducted more actively based on this study.
Characterizing the performance of precipitation (hereafter PRE) products in estimating the uncertainties in daily PRE in the era of global warming is of great value to the ecosystem's sustainability and human survival. This study intercompares the performance of different PRE products (gauge-based, satellite and reanalysis) sourced from the Frequent Rainfall Observations on GridS (FROGS) database over diverse climate zones in Africa and identifies regions where they depict minimal uncertainties in order to build optimal maps as a guide for different climate users. This is achieved by utilizing various techniques, including the triple collection (TC) approach, to assess the capabilities and limitations of different PRE products over nine climatic zones over the continent. For daily scale analysis, the uncertainties in light PRE (0.1 5mm/day) are prevalent over most regions in Africa during the study duration (2001-2016). Estimating the occurrence of extreme PRE events based on daily PRE 90th percentile suggests that extreme PRE is mainly detected over central Africa (CAF) region and some coastal regions of west Africa (WAF) where the majority of uncorrected satellite products show good agreement. The detection of PRE days and non-PRE days based on categorical statistics suggests that a perfect POD/FAR score is unattainable irrespective of the product type. Daily PRE uncertainties determined based on quantitative metrics show that consistent, satisfactory performance is demonstrated by the IMERG products (uncorrected), ARCv2, CHIRPSv2, 3B42v7.0 and PERSIANN_CDRv1r1 (corrected), and GPCC, CPC_v1.0, and REGEN_ALL (gauge) during the study period. The optimal maps that show the classification of products in regions where they depict reliable performance can be recommended for various usage for different stakeholders.
Background: Free-living amoebae (FLA) are widely distributed in freshwater, seawater, soil, and extreme environments, and play a critical role as feeders on diverse preys in the ecosystem. Also, some FLA can become opportunistic pathogens in animals including humans. The taxa Amoebozoa and Heterolobosea are important amoeboid groups associated with human pathogens. However, the identification and habitat of amoebae belonging to Amoebozoa and Heterolobosea remain poorly reported in the Republic of Korea. This study highlights the first record for identification and source of four amoebae including putative pathogens in the Republic of Korea. Results: In the present study, four previously reported FLA were isolated from freshwaters in Sangju Gonggeomji Reservoir (strain GO001), one of the largest reservoirs during the Joseon Dynasty period, and along the Nakdong River, the largest river in the Republic of Korea (strains NR5-2, NR12-1, and NR14-1) for the first time. Microscopic observations and 18S rDNA phylogenetic trees revealed the four isolated strains to be Acanthamoeba polyphaga (strains NR5-2 and NR12-1), Tetramitus waccamawensis (strain GO001), and Naegleria australiensis (strain NR14-1). Strains NR5-2 and NR12-1 might be the same species and belonged to the morphological Group 2 and the T4 genotype of Acanthamoeba. Strain GO001 formed a clade with T. waccamawensis in 18S rDNA phylogeny, and showed morphological characteristics similar to previously recorded strains, although the species' flagellate form was not observed. Strain NR14-1 had the typical morphology of Naegleria and formed a strongly supported clade with previously recorded strains of N. australiensis in phylogenetic analysis of 18S rDNA sequences. Conclusions: On the bases of morphological and molecular analyses, four strains of FLA were newly observed and classified in the Republic of Korea. Three strains belonging to the two species (A. polyphaga and N. australiensis) isolated from the Nakdong River have the potential to act as opportunistic pathogens that can cause fatal diseases (i.e. granulomatous amoebic encephalitis, Acanthamoeba Keratitis, and meningoencephalitis) in animals including humans. The Nakdong River in the Republic of Korea may provide a habitat for potentially pathogenic amoebae, but additional research is required to confirm the true pathogenicity of these FLA now known in the Republic of Korea.
동물플랑크톤의 종 동종은 해양 생태계의 이해 및 지구온난화를 연구하는데 가장 기본이다. 본 연구에서는 3종의 동물플랑크톤을 종 수준에서 암컷과 수컷을 분류할 수 있는 합성곱 신경망 모델을 제안한다. 첫째 연구자들이 획득하는 현미경 이미지를 기반으로 형태적 특징을 포함하는 학습데이터를 구축한다. 학습데이터의 구축에 있어 대상 종의 형태적 특징 정보를 보존하는 데이터 확대 방법을 적용한다. 둘째 구축된 학습데이터로부터 종 특징들이 학습될 수 있는 합성곱 신경망 모델을 제안한다. 제안한 모델은 높은 해상도를 고려하여 학습 이미지 정보 손실을 최소화하였고 완전 연결 층 대신에 전역 평균 폴링 층을 사용하여 학습 매개 변수 개수를 최소화하였다. 제안한 모델의 일반성을 제시하기 위해 새로이 획득한 데이터를 기반으로 성능을 제시하였다. 마지막으로 개발된 모델에서 추출된 특징들의 시각화를 통해, 분류 모델의 중요 특징을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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